ガイド連動クイズ · 簡単 レベル

インペイントとアウトペイントに関するクイズ

マスクが画像のインペイントをどのようにガイドするか、またアウトペイントが元の境界線やキャンバスの制限を超えて画像コンテンツをどのように拡張するかを理解します。

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質問 1 の 8

インペインティングって何をするの？

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. インペインティングって何をするの？
    • 画像内のマスクされた領域を再生成します
    • 画像を境界線を超えて拡張します
    • テキストを音声に変換します
    • 画像ファイルを圧縮します
  2. 上塗りって何をするの？
    • 写真から色を除去します
    • 元のエッジを超えて新しいコンテンツを生成します
    • 顔を検出します
    • ぼやけたピクセルを鮮明にする
  3. How does RePaint use the known region during diffusion-based inpainting?
    • It permanently freezes every unmasked pixel with no resampling
    • It removes the mask before denoising
    • It repeatedly resamples and conditions generation on known pixels during reverse diffusion
    • It trains a new model from scratch for each image
  4. What architecture does LaMa introduce for large-mask image inpainting?
    • A language-only transformer
    • A nearest-neighbor search over captions
    • A fixed-color fill with no learned model
    • Fast Fourier Convolutions with a receptive field that supports image-wide context
  5. マスクされた領域に表示されるコンテンツは何によって決まりますか?
    • テキストプロンプトと周囲のピクセル
    • ファイル名のみ
    • デバイスの時計
    • 画像の圧縮レベル
  6. アウトペイントがリフレーミングに役立つのはなぜですか?
    • 件名を削除します
    • 風景を追加することで写真のアスペクト比を変更できます
    • 画像を暗号化します
    • 解像度が低下します
  7. Besides Fourier Convolutions, what two components does the LaMa paper identify in its large-mask inpainting method?
    • A speech decoder and image captioner
    • A fixed image palette and nearest-neighbor lookup
    • A high receptive-field perceptual loss and large training masks
    • A video tracker and optical-flow classifier
  8. What does a mask specify in an inpainting task?
    • The image’s camera model
    • The order of training examples
    • The output file’s copyright status
    • Which image region is to be modified or synthesized